第一章緒論
第一節分析化學及其任務和作用
定義：研究物質的組成、含量、結構和形態等化學資訊的分析方法及理論的科學，是化學學科的乙個重要分支，是一門實驗性、應用性很強的學科
第二節分析方法的分類
一、按任務分類
定性分析：鑑定物質化學組成（化合物、元素、離子、基團）
定量分析：測定各組分相對含量或純度
結構分析：確定物質化學結構（價態、晶態、平面與立體結構）
二、按物件分類：無機分析，有機分析
三、按測定原理分類
（一）化學分析
定義：以化學反應為為基礎的分析方法，稱為化學分析法.
分類： 定性分析
重量分析：用稱量方法求得生成物w重量
定量分析
滴定分析：從與組分反應的試劑r的濃度和體積求得組分c的含量
反應式：mc+nr→cmrn
x v w
特點：儀器簡單，結果準確，靈敏度較低，分析速度較慢，適於常量組分分析
（二）儀器分析：以物質的物理或物理化學性質為基礎建立起來的分析方法。
儀器分析分類：電化學分析 (電導分析、電位分析、庫倫分析等）、光學分析 （紫外分光光度法、紅外分光光度法、原子吸收分光光度核磁共振波譜分析等）、色譜分析（液相色譜、氣相色譜等）、質譜分析、放射化學分析、流動注射分析、熱分析
特點：靈敏，快速，準確，易於自動化，儀器複雜昂貴，適於微量、痕量組分分析
四、按被測組分含量分類
-常量組分分析：>1%；微量組分分析：0.01%~1%；痕量組分分析；< 0.01%
五、按分析的取樣量分類
試樣重試液體積
常量分析》0.1g>10ml
半微量0.1～0.01g10～1ml
微量10～0.1mg1～0.01ml
超微量分析<0.1mg0.01ml
六、按分析的性質分類：例行分析（常規分析）、仲裁分析
第三節試樣分析的基本程式
1、取樣（取樣）：要使樣品具有代表性，足夠的量以保證分析的進行
2、試樣的製備：用有效的手段將樣品處理成便於分析的待測樣品，必要時要進行樣品的分離與富集。
3、分析測定：要根據被測組分的性質、含量、結果的準確度的要求以及現有條件選擇合適的測定方法。
4、結果的計算和表達：根據選定的方法和使用的儀器，對資料進行正確取捨和處理，合理表達結果。
第二章誤差和分析資料處理 - 章節小結
（一） 1．基本概念及術語
準確度：分析結果與真實值接近的程度，其大小可用誤差表示。
精密度：平行測量的各測量值之間互相接近的程度，其大小可用偏差表示。
系統誤差：是由某種確定的原因所引起的誤差，一般有固定的方向（正負）和大小，重複測定時重複出現。包括方法誤差、儀器或試劑誤差及操作誤差三種。
偶然誤差：是由某些偶然因素所引起的誤差，其大小和正負均不固定。
有效數字：是指在分析工作中實際上能測量到的數字。通常包括全部準確值和最末一位欠準值（有±1個單位的誤差）。
t分布：指少量測量資料平均值的概率誤差分布。可採用t分布對有限測量資料進行統計處理。
f檢驗：比較兩組資料的方差（s2），確定它們的精密度是否存在顯著性差異，用於判斷兩組資料間存在的偶然誤差是否顯著不同。(用來做什麼？
考點)檢驗步驟：
計算兩組資料方差的比值f，
查單側臨界臨界值比較判斷:
兩組資料的精密度不存在顯著性差別，s1與s2相當。
兩組資料的精密度存在著顯著性差別，s2明顯優於s1。
（二）t 檢驗：將平均值與標準值或兩個平均值之間進行比較，以確定它們的準確度是否存在顯著性差異，用來判斷分析方法或操作過程中是否存在較大的系統誤差。（用來做什麼？考點）
1. 平均值與標準值（真值）比較
檢驗步驟：計算統計量t， b）查雙側臨界臨界值
比較判斷:
1) 當t ≥時，說明平均值與標準值存在顯著性差異，分析方法或操作中有較大的系統誤差存在，準確度不高；
2) 當t 《時，說明平均值與標準值不存在顯著性差異，分析方法或操作中無明顯的系統誤差存在，準確度高。
2. 平均值與平均值比較：兩個平均值是指試樣由不同的分析人員測定，或同一分析人員用不同的方法、不同的儀器測定。
檢驗步驟：
計算統計量t，
式中sr稱為合併標準偏差：
查雙側臨界臨界值（總自由度 f =n1+n2－2）
比較判斷:
當t ≥時，說明兩個平均值之間存在顯著性差異，兩個平均值中至少有乙個存在較大的系統誤差；
當t < 時，說明兩個平均值之間不存在顯著性差異，兩個平均值本身可能沒有系統誤差
置信水平與顯著性水平： 指在某一t值時，測定值x落在μ±ts範圍內的概率，稱為置信水平（也稱置信度或置信概率），用p表示；測定值x落在μ±ts範圍之外的概率（1－p），稱為顯著性水平，用α表示。
置信區間與置信限：係指在一定的置信水平時，以測定結果x為中心，包括總體平均值μ在內的可信範圍，即 μ＝x±uσ，式中uσ為置信限。分為雙側置信區間與單側置信區間。
顯著性檢驗：用於判斷某一分析方法或操作過程中是否存在較大的系統誤差和偶然誤差的檢驗。包括t檢驗和f檢驗。
2．重點和難點
（1）準確度與精密度的概念及相互關係準確度與精密度具有不同的概念，當有真值（或標準值）作比較時，它們從不同側面反映了分析結果的可靠性。準確度表示測量結果的正確性，精密度表示測量結果的重複性或重現性。雖然精密度是保證準確度的先決條件，但高的精密度不一定能保證高的準確度，因為可能存在系統誤差。
只有在消除或校正了系統誤差的前提下，精密度高的分析結果才是可取的，因為它最接近於真值（或標準值），在這種情況下，用於衡量精密度的偏差也反映了測量結果的準確程度。
（2）系統誤差與偶然誤差的性質、**、減免方法及相互關係系統誤差分為方法誤差、儀器或試劑誤差及操作誤差。系統誤差是由某些確定原因造成的，有固定的方向和大小，重複測定時重複出現，可通過與經典方法進行比較、校準儀器、作對照試驗、空白試驗及**試驗等方法，檢查及減免系統誤差。偶然誤差是由某些偶然因素引起的，其方向和大小都不固定，因此，不能用加校正值的方法減免。
但偶然誤差的出現服從統計規律，因此，適當地增加平行測定次數，取平均值表示測定結果，可以減小偶然誤差。二者的關係是，在消除系統誤差的前提下，平行測定次數越多，偶然誤差就越小，其平均值越接近於真值（或標準值）。
（3）有效數字保留、修約及運算規則保留有效數字位數的原則是，只允許在末位保留一位可疑數。有效數字位數反映了測量的準確程度，絕不能隨意增加或減少。在計算一組準確度不等（有效數字位數不等）的資料前，應採用「四捨六入五留雙」的規則將多餘數字進行修約，再根據誤差傳遞規律進行有效數字的運算。
幾個資料相加減時，和或差有效數字保留的位數，應以小數點後位數最少（絕對誤差最大）的資料為依據；幾個資料相乘除時，積或商有效數字保留的位數，應以相對誤差最大（有效數字位數最少）的資料為準，即在運算過程中不應改變測量的準確度。
有效數字
1.定義：為實際能測到的數字。有效數字的位數和分析過程所用的測量儀器的準確度有關。
有效數字＝準確數字+ 最後一位欠準的數（±1）
如滴定管讀數23.57ml，4位有效數字。稱量質量為6.1498g，5位有效數字
2. 「0」的作用：作為有效數字使用或作為定位的標誌。
例：滴定管讀數為20.30毫公升, 有效數字位數是四位。表示為0.02030公升，前兩個0是起定位作用的，不是有效數字，此資料仍是四位有效數字。
3. 規定
（1）改變單位並不改變有效數字的位數。20.30ml0.02030l
（2）在整數末尾加0作定位時，要用科學計數法表示。
例：3600 → 3.6×10 3 兩位 → 3.60×10 3三位
（3）在分析化學計算中遇到倍數、分數關係時，視為無限多位有效數字。
（4）ph、pc、logk等對數值的有效數字位數由小數部分數字的位數決定。
[h+]= 6.3×10 -12 [mol/l] → ph = 11.20 兩位
（5）首位為8或9的數字，有效數字可多計一位。例92.5可以認為是4位有效數；
有效數字的運算法則
（一）加減法：以小數點後位數最少的數為準（即以絕對誤差最大的數為準）
例： 50.1 + 1.45 + 0.5812 = 52.1
0.1 ±0.01 ±0.0001
（二）乘除法：以有效數字位數最少的數為準（即以相對誤差最大的數為準）
δ ±0.0001 ±0.01 ±0.00001
例： 0.0121 × 25.64 × 1.05782 = 0.328
re ±0.8% ±0.4% ±0.009%
（三）乘方、開方：結果的有效數字位數不變
（四）對數換算：結果的有效數字位數不變
[h+]= 6.3×10 - 12 [mol/l] → ph = 11.20 兩位
（4）有限測量資料的統計處理與t分布通常分析無法得到總體平均值μ和總體標準差σ，僅能由有限測量資料的樣本平均值和樣本標準差s來估計測量資料的分散程度，即需要對有限測量資料進行統計處理，再用統計量去推斷總體。由於和s均為隨機變數，因此這種估計必然會引進誤差。特別是當測量次數較少時，引入的誤差更大，為了補償這種誤差，可採用t分布（即少量資料平均值的概率誤差分布）對有限測量資料進行統計處理。
（5）置信水平與置信區間的關係置信水平越低，置信區間就越窄，置信水平越高，置信區間就越寬，即提高置信水平需要擴大置信區間。置信水平定得過高，判斷失誤的可能性雖然很小，卻往往因置信區間過寬而降低了估計精度，實用價值不大。在相同的置信水平下，適當增加測定次數n，可使置信區間顯著縮小，從而提高分析測定的準確度。
（6）顯著性檢驗及注意問題 t檢驗用於判斷某一分析方法或操作過程中是否存在較大的系統誤差，為準確度檢驗，包括樣本均值與真值（或標準值）間的t檢驗和兩個樣本均值間的t檢驗；f檢驗是通過比較兩組資料的方差s2，用於判斷兩組資料間是否存在較大的偶然誤差，為精密度檢驗。兩組資料的顯著性檢驗順序是，先由f檢驗確認兩組資料的精密度無顯著性差別後，再進行兩組資料的均值是否存在系統誤差的t檢驗，因為只有當兩組資料的精密度或偶然誤差接近時，進行準確度或系統誤差的檢驗才有意義，否則會得出錯誤判斷。
需要注意的是：①檢驗兩個分析結果間是否存在著顯著性差異時，用雙側檢驗；若檢驗某分析結果是否明顯高於（或低於）某值，則用單側檢驗；②由於 t與f等的臨界值隨α的不同而不同，因此置信水平p或顯著性水平α的選擇必須適當，否則可能將存在顯著性差異的兩個分析結果判為無顯著性差異，或者相反。
（7）可疑資料取捨在一組平行測量值中常常出現某
一、兩個測量值比其餘值明顯地偏高或偏低，即為可疑資料。首先應判斷此可疑資料是由過失誤差引起的，還是偶然誤差波動性的極度表現？若為前者則應當捨棄，而後者需用q檢驗或g檢驗等統計檢驗方法，確定該可疑值與其它資料是否**於同一總體，以決定取捨。
（8）資料統計處理的基本步驟進行資料統計處理的基本步驟是，首先進行可疑資料的取捨（q檢驗或g檢驗），而後進行精密度檢驗（f檢驗），最後進行準確度檢驗（t檢驗）。
（9）相關與回歸分析相關分析就是考察x與y兩個變數間的相關性，相關係數r越接近於±1，二者的相關性越好，實驗誤差越小，測量的準確度越高。回歸分析就是要找出x與y兩個變數間的函式關係，若x與y之間呈線性函式關係，即可簡化為線性回歸。
(10) 誤差的傳遞：誤差的傳遞分為系統誤差的傳遞和偶然誤差的傳遞。
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